作者丨欧雪深富策略
编辑丨袁斯来
随着AI与营销加速融合，单一功能的Agent已难以满足复杂营销场景需求。
在1月15日于深圳举办的2026科大讯飞AIMC全球智能营销生态峰会上，科大讯飞AI营销（AIMarX）正式推出营销SuperAgent应用框架，并发布基于该框架构建的营销智能体平台，提出以“群体智能”驱动营销从“经验驱动”迈向“智能驱动”的行业新范式。
“数据割裂正成为AI规模化落地的核心制约。”在会上深富策略，AppsFlyer亚太区总裁兼董事总经理Ronen Mense这样指出当前营销行业面临的深层困境。
随着营销触点碎片化加剧，即使是头部品牌也发现，他们在不同平台间积累的数据无法打通，导致AI应用始终停留在单点优化阶段。“营销团队比其他职能更容易暴露数据基础的缺陷。”Ronen Mense指出，“数据既受到隐私法规制约，又需要支撑实时决策，这种双重压力使得构建可信、统一的数据基础变得尤为困难。”
这种困境在全球化营销中表现得尤为突出。“全球营销的复杂性正呈指数级上升——市场层级多元、文化差异显著、触点高度分散，这些痛点靠人力堆叠已无法应对。”科大讯飞AI营销业务群副总裁、营销方案业务部总经理王云霞表示。
“AI正从一个‘功能’进化为‘底层架构’。”科大讯飞高级副总裁、消费者BG总裁于继栋强调。这一转变要求技术必须更加务实，只有真正解决实际业务痛点，才能推动行业转型。
在峰会讨论中，36氪发现，一个共识正在形成：单一技术突破已不足以解决系统性问题。行业需要的是生态级的重构。
这种重构首先体现在协作方式的改变上。传统营销往往存在部门壁垒——数据分析、内容创意、媒介投放各自为政。而智能营销时代，需要的是跨职能的协同工作流。“优化师能快速定位策略问题，创意团队能知道哪个素材跑得好，这种统一视角正在改变传统的协作模式。”王云霞指出。
更深层的变革在于价值衡量体系的重建。当62%的用户在获取AI答案后不再点击传统链接，传统的点击率、转化率等指标已无法全面反映营销效果。行业需要建立新的度量标准，能够衡量品牌与消费者之间建立的长期信任和价值连接。
此外，科大讯飞副总裁、AI营销业务群总裁李平在峰会中提出了一个前瞻判断：SuperAgent将驱动营销关系从B2A（Brand to Agent）演进至B2A2C（Brand to Agent to Consumer）。在此模式下，AI不再仅是品牌的提效工具，更成为连接品牌与消费者的智能桥梁。
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